Optimizing ward rounds: systematic review and meta-analysis of interventions to enhance patient safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor quality ward rounds contribute to a large proportion of patient complications, delayed discharge, and increased hospital cost. This systematic review investigated all interventions aiming to improve patient and process-based outcomes in ward rounds. METHODS: This systematic review was prospectively registered in PROSPERO, the international prospective register of systematic reviews (CRD42023394325). MEDLINE, Embase, Emcare, and PsycInfo were searched for studies with interventions aiming to improve ward round processes or patient outcomes in hospital settings. Studies were excluded if there was no baseline comparator or they were not in the ward round setting. Interventions were coded as checklist interventions (that is electronic or paper-based pro formas, templates, and checklists), structure interventions (that is defined rules or protocol to guide or standardize conduct), or other interventions. Outcomes were assessed via meta-analyses using the I2 statistic, Cochran's Q P value, and random-effects models. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias 2 tool for RCTs and the Newcastle-Ottawa scale for non-randomized studies. RESULTS: This review included 84 studies, from 18 countries, in 23 specialties, involving 43 570 patients. Checklist interventions significantly reduced ICU length of stay, improved overall documentation, and did not increase ward round duration. Structure interventions did not increase the time spent per patient or impact 30-day readmission rates or patient length of stay. CONCLUSION: This is the first systematic review with meta-analyses synthesizing the evidence of all ward round interventions targeted at improving patient and process outcomes. Results from this review should be used to inform guidelines for the 'ideal ward round'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».